大数据入门基础系列之浅谈Hive的分区表
在前面的博文里，我已经介绍了
在Hive里，为什么要分区?
庞大的数据集可能需要耗费大量的时间去处理。在许多场景下，可以通过分区或切片的方法减少每一次扫描总数据量，这种做法可以显著地改善性能。
数据会依照单个或多个列进行分区，通常按照时间、地域或者是商业维度进行分区。比如vido表，分区的依据可以是电影的种类和评级，另外，按照拍摄时间划分可能会得到更一致的结果。为了达到性能表现的一致性，对不同列的划分应该让数据尽可能均匀分布。最好的情况下，分区的划分条件总是能够对应where语句的部分查询条件。
Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现。每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。但是由于HDFS并不支持大量的子目录，这也给分区的使用带来了限制。我们有必要对表中的分区数量进行预估，从而避免因为分区数量过大带来一系列问题。
Hive查询通常使用分区的列作为查询条件。这样的做法可以指定MapReduce任务在HDFS中指定的子目录下完成扫描的工作。HDFS的文件目录结构可以像索引一样高效利用。
为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区”。
分区是表的部分列的集合，可以为频繁使用的数据建立分区，这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表，这对于提高查找效率很有帮助。
分区是一种根据“分区列”（partition column）的值对表进行粗略划分的机制。Hive中的每个分区对应数据库中相应分区列的一个索引，每个分区对应着表下的一个目录，在HDFS上的表现形式与表在HDFS上的表现形式相同，都是以子目录的形式存在。
一个表可以在多个维度上进行分区，并且分区可以嵌套使用。建分区需要在创建表时通过PARTITIONED BY子句指定，例如：
CREATE TABLE logs(timestamp BIGINT,line STRING)PARTITIONED BY(date STRING,country STRING);
在将数据加载到表内之前，需要数据加载人员明确知道所加载的数据属于哪一个分区。
使用分区在某些应用场景下能给有效地提高性能，当只需要遍历某一个小范围内的数据或者一定条件下的数据时，它可以有效减少扫描数据的数量，前提是需要将数据导入到分区内。
注意：PARTITONED BY子句中定义的列是表中正式的列（分区列），但是数据文件内并不包含这些列。
分区操作
注意：注意：普通表（外部表、内部表）、分区表这三个都是对应HDFS上的目录，桶表对应是目录里的文件。
Hive 的分区通过在创建表时启动 PARTITION BY 实现，用来分区的维度并不是实际数据的某一列，具体分区的标志是由插入内容时给定的。当要查询某一分区的内容时可以采用 WHERE 语句， 例如使用 “WHERE tablename.partition_key>a” 创建含分区的表。
创建分区语法如下。
CREATE TABLE table_name( ... ) PARTITION BY (dt STRING,country STRING)
为Hive分区表创建分区
Hive 中创建分区表没有什么复杂的分区类型（范围分区、列表分区、hash 分区，混合分区等）。分区列也不是表中的一个实际的字段，而是一个或者多个伪列。意思是说，在表的数据文件中实际并不保存分区列的信息与数据。
创建一个简单的分区表。
Hive>createtablepartition_test(member_id string,name string)partitioned by(stat_date string,province string) row format delimited fields terminated by ',';
这个例子中创建了 stat_date 和 province 两个字段作为分区列。
通常情况下需要预先创建好分区，然后才能使用该分区。例如：
Hive>alter tablepartition_testadd partition(stat_date='2015-01-18',province='beijing');
这样就创建了一个分区。
这时会看到 Hive 在HDFS 存储中创建了一个相应的文件夹。
$ hadoop fs -ls /user/Hive/warehouse/partition_test/stat_date=2015-01-18
/user/Hive/warehouse/partition_test/stat_date=2015-01-18/province=beijing显示刚刚创建的分区
每一个分区都会有一个独立的文件夹（目录），在上面例子中，stat_date 是主层次，province 是 副层次。
往Hive分区表里插入数据
使用一个辅助的非分区表 partition_test_input准备向 partition_test 中插入数据，实现步骤如下。
1) 查看非分区表partition_test_input 表的结构，命令如下。
Hive> desc partition_test_input;
2) 查看非分区表partition_test_input 的数据，命令如下。
Hive> select * from partition_test_input;
3) 向分区表partition_test 的分区中插入数据，命令如下。
insert overwrite table partition_test partition(stat_date='2015-01-18',province='jiangsu')select member_id,name frompartition_test_inputwhere stat_date='2015-01-18' and province='jiangsu';
注意：看好。这里是假设数据是从非分区表partition_test_input 里来的。
向分区表里的多个分区插入数据，命令如下。
Hive> frompartition_test_input
insert overwrite tablepartition_test partition(stat_date='2015-01-18',province='jiangsu')select member_id,name from partition_test_input where stat_date='2015-01-18' and province='jiangsu'
insert overwrite tablepartition_test partition(stat_date='2015-01-28',province='sichuan')select member_id,name from partition_test_input where stat_date='2015-01-28' and province='sichuan'
insert overwrite tablepartition_test partition(stat_date='2015-01-28',province='beijing')select member_id,name from partition_test_input where stat_date='2015-01-28' and province='beijing';
注意：看好。这里是假设数据是从非分区表partition_test_input 里来的。
Hive分区表的动态分区
按照上面的方法向分区表中插入数据，如果数据源很大，针对一个分区就要写一个 insert ，非常麻烦。使用动态分区可以很好地解决上述问题。动态分区可以根据查询得到的数据自动匹配到相应的分区中去。
动态分区可以通过下面的设置来打开：
动态分区的使用方法很简单，假设向 stat_date='2015-01-18' 这个分区下插入数据，至于 province 插到哪个子分区下让数据库自己来判断。stat_date 叫做静态分区列，province 叫做动态分区列。
Hive>insert overwrite table partition_testpartition(stat_date='2015-01-18',province)
select member_id,name province frompartition_test_inputwhere stat_date='2015-01-18';
注意：Hive分区表的动态分区不允许主分区采用动态列而副分区采用静态列，这样将导致所有的主分区都要创建副分区静态列所定义的分区。
每一个 MapReduce Job 允许创建的分区的最大数量，如果超过这个数量就会报错（默认值100）。
一个 dml 语句允许创建的所有分区的最大数量（默认值100）。
所有 MapReduce Job 允许创建的文件的最大数量（默认值10000）。
尽量让分区列的值相同的数据在同一个 MapReduce 中，这样每一个 MapReduce 可以尽量少地产生新的文件夹，可以通过 DISTRIBUTE BY 将分区列值相同的数据放到一起，命令如下。
Hive> insert overwrite tablepartition_test partition(stat_date,province)
select memeber_id,name,stat_date,province frompartition_test_inputdistribute by stat_date,province;
下一篇，我会详细剖析Hive的桶表里各个细分知识。
http://www.cnblogs.com/zlslch/和http://www.cnblogs.com/lchzls/
看完本文有收获？请转发分享给更多人
关注「大数据躺过的坑」，提升大神技能
觉得不错，请点赞和留言
- 发表于:
- 原文链接：http://kuaibao.qq.com/s/20171213G11CJ200?refer=cp_1026
- 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号（企鹅号）传播渠道之一，根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
- 如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
相关快讯
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货
腾讯云开发者
